تحذير: تم إهمال واجهة برمجة التطبيقات هذه وستتم إزالتها في إصدار مستقبلي من TensorFlow بعد استقرار الاستبدال .

RaggedBincount

الجمهور RaggedBincount الدرجة النهائية

تحسب عدد تكرارات كل قيمة في مصفوفة عدد صحيح.

إخراج متجه بطول "حجم" ونفس نوع dtype مثل "أوزان". إذا كانت "الأوزان" فارغة ، فإن الفهرس "i" يخزن عدد المرات التي يتم فيها احتساب القيمة "i" في "arr". إذا كانت "الأوزان" غير فارغة ، يخزن الفهرس "i" مجموع القيمة في "الأوزان" في كل فهرس حيث تكون القيمة المقابلة في "arr" هي "i".

يتم تجاهل القيم الموجودة في `arr` خارج النطاق [0 ، الحجم).

فئات متداخلة

صف دراسي RaggedBincount.Options سمات اختيارية ل RaggedBincount

الطرق العامة

الانتاج <U>
asOutput ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
ثابت RaggedBincount.Options
binaryOutput (منطقية binaryOutput)
ثابت <U يمتد رقم، T يمتد الرقم> RaggedBincount <U>
إنشاء ( نطاق نطاق، المعامل <طويل> الانقسامات، المعامل <T> القيم و المعامل <T> الحجم و المعامل <U> الأوزان، و خيارات ... خيارات)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية RaggedBincount جديدة.
الانتاج <U>
الانتاج ()
1D "Tensor" بطول يساوي "الحجم" أو 2D "Tensor" مع [batch_size، `size`].

الطرق الموروثة

الطرق العامة

العام الناتج <U> asOutput ()

إرجاع المقبض الرمزي للموتر.

المدخلات لعمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. تستخدم هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب المدخلات.

ساكنة العام RaggedBincount.Options binaryOutput (منطقية binaryOutput)

العوامل
binaryOutput منطقي. ما إذا كان يجب على النواة حساب المظهر أو عدد التكرارات.

ساكنة العام RaggedBincount <U> إنشاء ( نطاق نطاق، المعامل <طويل> الانقسامات، المعامل <T> القيم و المعامل <T> الحجم و المعامل <U> الأوزان، و خيارات ... خيارات)

طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية RaggedBincount جديدة.

العوامل
مجال النطاق الحالي
انشقاقات 1D int64 `Tensor`.
القيم 2D int "Tensor".
بحجم غير سالب عددي "موتر".
الأوزان هو int32 أو int64 أو float32 أو float64 "Tensor" بنفس شكل "الإدخال" أو بطول -0 "Tensor" ، وفي هذه الحالة يعمل مثل جميع الأوزان التي تساوي 1.
والخيارات يحمل قيم سمات اختيارية
عائدات
  • نسخة جديدة من RaggedBincount

العام الناتج <U> الإخراج ()

1D "Tensor" بطول يساوي "الحجم" أو 2D "Tensor" مع [batch_size، `size`]. الأعداد أو الأوزان المجمعة لكل قيمة في النطاق [0 ، الحجم).